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Eikonal based region growing for superpixels generation: Application to semi-supervised real time organ segmentation in CT images - 26/02/14

Doi : 10.1016/j.irbm.2013.12.007 
P. Buyssens a, , I. Gardin a, b, S. Ruan a
a LITIS EA 4108 - QuantIF, Université de Rouen, 22, boulevard Gambetta, 76183 Rouen cedex, France 
b Département de médecine nucléaire, centre Henri-Becquerel, 1, rue d’Amiens, 76038 Rouen, France 

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Abstract

We describe a semi-supervised organ segmentation method for Computed Tomography images. In a first step, a dense oversegmentation of the image is created with an Eikonal-based algorithm. The proposed superpixel algorithm ourperforms state-of-the-art algorithms on classical metrics. In a second step, the semi-supervised segmentation is performed on the underlying Region Adjacency Graph created from the oversegmentation. As the complexity is greatly reduced, the organ segmentation can be performed in real-time.

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Vol 35 - N° 1

P. 20-26 - février 2014 Retour au numéro
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